若信号间的能量和频率比例过大，经验模式分解不能分解出正确的单一模式分量。针对这 种状况提出一种经验模式分解与独立分量相结合的信号分析方法。该方法能分离出 IMF 分量的固有特性， 消除EMD分解过后各IMF之间信息混淆问题，恢复各个单分量所丢失的信息特性，改善了经验模式分解能力不足所带来局限性，保障经验模式分解的有效性。-If the signal energy and frequency ratio is too large, the empirical mode decomposit

算法流程：原始数据提取-模糊信息粒化-粒化后的原始数据-利用SVM对粒化数据进行回归预测-给出上证指数变化趋势和变化空间-验证预测结果-Algorithmic flow: Raw data extraction- Fuzzy information granulation- Granulated raw data- Regression prediction of granulated data using SVM- Change trend and change space of the Sh